"국내 IT기업의 거대 언어모델 가능성 확인… 수익화 숙제" [K-AI반격 나선다]

(6) 한국형AI 전문가 진단
한국어·한국 문화로 데이터 학습
해외기업이 흉내 못낼 최고 강점
B2C 넘어 B2B 수요 파고들어야

국내 최대 포털인 네이버를 비롯해 국내 기업들이 한국형 거대언어모델(LLM) 인공지능(AI)을 속속 공개하고 있는 가운데 전문가들은 '한국형 특화' 모델의 가능성을 보여줬다며 기대감을 나타냈다. 다만 기업간거래(B2B) 등을 통한 수익모델을 과제로 꼽았다.

파이낸셜뉴스는 국내 기업들이 잇따라 내놓고 있는 초거대 AI와 관련해 △국내 초거대 AI의 장점 △수익모델 △데이터 저작권 등 주요 의제에 대한 지상좌담회를 진행했다. 좌담회에는 김명주 서울여대 바른AI연구센터장(교수), 김주호 한국과학기술원(KAIST) 교수, 이성엽 고려대 기술법정책센터장(교수), 전창배 국제인공지능&윤리협회 이사장(가나다순)이 함께 했다.

―국내 기업들이 출시·개발 중인 초거대 AI의 강점은?

▲김명주=네이버 초거대 AI '하이퍼클로바X'를 직접 써보니 한국 사투리나 고려·삼국시대 기록과 같은 역사·문화 분야에 대한 결과를 잘 알려줘서 챗GPT보다 성능이 나았다.

▲김주호=네이버는 한국형 AI가 왜 필요한지 잘 보여줬다. LG는 계열사가 다양하고 배터리·화학·전자 등 전문영역들이 있어 계열사에서 쓸 수 있는 특화 AI로 포지션을 잘 잡았다.

▲이성엽='하이퍼클로바X'는 한국 특유의 문화나 한국어 관련해선 장점이 있다. 네이버의 학습대상 자체가 블로그나 카페 등 다른 외산 모델이 접근하기 어려운 데이터이기에 그렇다.

▲전창배=국내 기업 LLM은 한국어 데이터를 가장 많이 학습한 것이 장점으로, 질문을 한국어로 했을 때 결과가 바로 나오기에 사용자 만족도와 답변 품질이 더 높다.

―초거대 AI 수익모델, 아직 모호한데.

▲김명주=B2C(기업·소비자간 거래)보다 기업이나 산업군별 특화 서비스를 제공하는 것이 낫다. 기업 입장에선 AI 도입으로 인건비를 많이 줄일 수 있어야만 합리적이라고 느낄 것이다.

▲김주호=기업들이 AI 가능성은 인정하지만 돈을 내고 쓸 가치가 있는지, 믿을 만한 결과를 주는지 물음표가 있다. 원천적 기술이 필요하고 전문영역에서 기술 역량을 더 키워야 한다.

▲이성엽=B2C보다는 B2B(기업간거래)에서 기업들이 필요한 것을 제휴로 해서 모델화하는 건 가능할 거다. 애플 iOS, 구글 안드로이드처럼 수익을 공유하는 모델로 갈 수 있을 거다.

▲전창배=챗GPT처럼 개선된 AI 모델을 유료화할 수 있고 API를 제공해서 기업들이 활용할 수 있도록 하는 수익모델도 나오고 있다. 검색 엔진처럼 광고가 붙을 가능성도 있다.

―국내 기업들 입장에서 비용 절감이 관건인데.

▲김명주=AI 개발사 입장에서는 돈이나 엔지니어, 데이터가 필요해서 비용이 계속 들어갈 수밖에 없다. B2B 사업을 통해 수익을 내도 투자한 것 이상 수익이 나와야 하는데 쉽지 않다.

▲김주호=작은 회사들은 자체 모델 개발하기엔 역량과 자원이 부족하다. 소수의 직접 모델을 만드는 네이버, LG 등을 제외하면 대부분의 회사들이 이들의 서비스를 쓰는 고객이 될 것이다.

▲이성엽=도메인별로 각 기업에 특화된 AI 서비스를 별도로 구축하면 시스템통합(SI) 서비스 같은 형태가 된다. 이 경우 기업 내에서만 사용할 수 있어 보안 이슈는 물론 비용도 줄어든다.

▲전창배=빅테크 기업들이 개발·공개한 클라우드 형태의 API를 쓰면 비용을 절감할 수 있다. 특정 분야에 특화된 소형 LLM 운용 프로그램을 서비스해서 수익화하는 방식이 현실적이다.

―AI 학습을 위해 공짜로 활용하는 뉴스 등 콘텐츠에 사용료를 내야 한다는 주장이 있는데.

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"국내 IT기업의 거대 언어모델 가능성 확인… 수익화 숙제" [K-AI반격 나선다]